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Business Analytics
Was ist Business Analytics?
Business Analytics ist laut Definition der iterative Prozess, Daten zu analysieren. Dabei werden hauptsächlich statistische und qualitative Methoden genutzt mit dem Ziel, Entscheidungen zu treffen, die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen. Im Deutschen wird Business Analytics auch als Geschäftsanalyse oder Geschäftsanalytik bezeichnet.
Warum ist Business Analytics wichtig?
Business Analytics spielt aus folgenden Gründen eine große Rolle für Unternehmen bzw. deren Entscheidungen:
1. Die eigenen Aktivitäten werden optimiert.
2. Ressourcen werden effizient eingesetzt.
3. Probleme lassen sich frühzeitig erkennen und lösen.
4. Es passieren weniger Fehler.
5. Die Produktivität nimmt zu.
6. Geschäftsleistungen werden transparenter.
7. Trends lassen sich einfacher erkennen und Ergebnisse vorhersagen.
8. Entscheidungen werden treffsicherer und schneller getroffen.
9. Unterwartete Ereignisse sind besser vorhersehbar, Unternehmen reagieren passgenauer.
10. Erkenntnisse, die Erfolge sichern, werden einfacher deutlich.
Wie hat Business Analytics sich entwickelt?
Die Anfänge von Business Analytics reichen in die 1970er Jahre zurück. Unternehmen begannen damit, Geschäftsdaten in Datenbanken zu speichern und abzurufen.
In den 1980er Jahren nahm die Leistungsfähigkeit von Computern zu, sodass auch große Datenmengen verarbeitet werden konnten.
Weitere rund zehn Jahre später, in den 1990ern, ergänzten Data Warehouses sowie die zugrundeliegende Technologie die Branche. Es war nun möglich, große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln, in Verbindung zu bringen und auszuwerten.
Big Data und künstliche Intelligenz sowie Machine Learning sorgten in den vergangenen Jahren dafür, dass sich Business Analytics weiterentwickeln konnte. Daten können in Echtzeit aus zahlreichen Quellen gesammelt und analysiert werden. Unternehmen schaffen es so, Entscheidungen fundierter und damit besser zu treffen. Ebenso erweitert haben sich die Anwendungsgebiete von Business Analytics. Während sich diese in der Vergangenheit meist auf Finanzdaten und Finanzberichte konzentrierten, kommt Business Analytics heute auch im Marketing, dem Supply Chain Management und Human Resources zum Einsatz.
Wie funktioniert Business Analytics?
Der Business-Analytics-Prozess setzt sich aus folgenden Schritten zusammen:
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1. Datensammlung
Die Daten werden aus zahlreichen Quellen gesammelt und gespeichert. Dabei handelt es sich typischerweise um Transaktionen, Feedbacks von Kunden, Webanalysen und Daten aus sozialen Netzwerken.
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2. Datenanalyse
Die Daten werden mittels Techniken wie Data Mining, Machine Learning und Predictive Analytics analysiert. Sie ermöglichen es, Trends und Muster aus den vorhandenen Daten herauszulesen.
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3. Ergebnisdarstellung
In der Ergebnisdarstellung werden die Ergebnisse, die sich aus der Datenanalyse ergeben haben, dargestellt. Dabei werden meist Dashboards, Berichte und visuelle Darstellungen genutzt, um einen gesamtheitlichen Überblick zu gewinnen
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4. Entscheidungsfindung und Umsetzung
Nun werden auf Basis der Ergebnisse Entscheidungen getroffen sowie Maßnahmen festgelegt und umgesetzt, die der Verbesserung dienen.
Welche Arten von Business Analytics gibt es?
- Descriptive Analytics sind beschreibende Analysen, die Ereignisse aus der Vergangenheit beschreiben. Unternehmen erhalten so Einblicke in vergangene Trends und Muster.
- Decision Analytics beschäftigt sich mit mathematischen und statistischen Methoden, um Entscheidungen zu treffen. Die Entscheidungen basieren also auf quantitativen Daten und Modellen.
- Predictive Analytics zielt darauf ab, Ereignisse und Trends, die in der Zukunft liegen, vorherzusagen. Dafür werden historische Daten und statistische Modelle zu Hilfe gezogen.
- Prescriptive Analytics erzeugt Entscheidungsempfehlungen auf Basis von mathematischen und statistischen Modellen. Sie geben vor, welche Schritte nötig sind, um ein definiertes Ziel zu erreichen.
Was ist ein Beispiel für Business Analytics?
Business Analytics kommt häufig im Verkauf zum Einsatz. Indem Verkaufsdaten analysiert werden, lassen sich Trends und Muster mit Blick auf das Kaufverhalten von Kunden erkennen. Dafür werden meist Daten aus Quellen wie Point-of-Sale-Systemen, Online-Shops und Feedback-Umfragen genutzt. Unternehmen erkennen so, welche Produkte besonders nachgefragt sind, welche Kampagnen erfolgreich laufen und welche Zielgruppe angesprochen werden sollte. Daraus lassen sich Schlüsse ziehen und künftige Handlungen fundierter anpassen.
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics?
Business Intelligence (BI) kommt meist vor Business Analytics zum Einsatz. Sie hilft dabei, Geschäftsabläufe zu analysieren und herauszufinden, was gut läuft bzw. was verbessert werden sollten. Dafür werden deskriptive Analyseverfahren genutzt. Business Analytics hingegen legt den Fokus auf vorhersagende Analysen, Trends und Erkenntnisse, die Entscheidungsträger dann umsetzen können.
Obwohl die Begriffe Business Intelligence (BI) und Business Analytics häufig synonym verwendet werden, gibt es wichtige Unterschiede. Mit BI gewonnene Daten können also als Grundlage für Business Analytics genutzt werden.
Optimale Basis für fundierte Entscheidungen
Um Ihr Unternehmen voranzubringen, müssen Sie die richtigen Entscheidungen treffen. Mit der richtigen Software handeln Sie auf einem festen Fundament: Ihren Daten. Mehr erfahren und Entscheidungen besser treffen!
Was ist der Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics?
Business Analytics und Data Analytics sind beides Disziplinen im Bereich Datenanalyse. Data Analytics fokussiert sich darauf, Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu ziehen. Business Analytics hingegen nutzt Techniken der Datenanalyse mit dem Ziel, Unternehmen bzw. deren Prozesse und Ergebnisse effizienter und leistungsstärker zu gestalten. Dafür werden Erkenntnisse aus Daten eingesetzt, um Handlungsempfehlungen abzuleiten. Kurz gesagt meint Data Analytics also die Untersuchung von Daten, Business Analytics wendet Data-Analytics-Techniken an, um Geschäftsdaten auszuwerten und Entscheidungsgrundlagen zur Verfügung zu stellen.
Vor welchen Herausforderungen steht Business Analytics?
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Qualität der Daten:
Für verlässliche Analysen und Aussagen müssen Daten vollständig und korrekt vorliegen.
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Integration von Daten:
Um auf alle Daten zugreifen zu können, müssen diese aus verschiedenen Quellen bezogen und im Anschluss vereint werden. Dafür müssen häufig verschiedene Formate und Strukturen vereinheitlicht werden.
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Analyse von Daten:
Mathematische und statistische Techniken müssen passend gewählt werden, um Analysen erfolgreich zu gestalten und die gewünschten Ergebnisse zuverlässig auslesen zu können.
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Sicherheit von Daten:
Unternehmen müssen sicherstellen, dass genutzte Daten vor dem Zugriff durch Unbefugte geschützt sind.
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Volumen der Daten:
Die Datenmengen nehmen zu, sodass immer mehr Ressourcen bereitgestellt werden müssen, um diese erfolgreich und effizient zu analysieren.
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Wissen und Personal:
Um Business Analytics erfolgreich umsetzen zu können, müssen ausreichend Personen verfügbar sein, die sich mit dem Einsatz der genutzten Technologien auskennt.
Welche Tools werden für Business Analytics eingesetzt?
Typische Business-Analytics-Tools sind Systeme wie:
- Enterprise Resource Planning / ERP wie Microsoft Dynamics 365 Business Central
- Business Intelligence wie Microsoft Power BI
- Customer-Relationship-Management-Lösungen wie Microsoft Dynamics 365 for Customer Engagement
- Lösungen für Supply Chain Management
- Weitere Lösungen wie Splunk, Sisense, KNIME, Dundas BI, TIBCO oder Tableau Big Data Analytics
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